(算法学习)兵乓球比赛的分制

本文介绍乒乓球比赛的计分规则,包括11分制和21分制。提供了一个根据输入数据计算比赛结果的示例,并分享了实现这一功能的思路和代码片段。读者可以通过输入甲乙双方得分情况,得出每局比赛的得分详情。

乒乓球比赛分为11分制和21分制,(得分达到了11分或者21分为赢一局)下面输入比赛的获胜情况,分别输出11分制和21分制的比赛结果
其中输入数据中W代表甲得分,L代表乙得分,E代表输入结束,可以多行输入,并忽视E以后的内容。
例如:
输入:
     WWWWWWWWWWWWWWWWWWWW
     WWWWWLEEE
输出:11分制 第1局: 11:0 第2局:11:0 第3局:3:1
      21分制 第1局: 21:0 第2局:4:0
输入:
WWWWWWWLWLWWWWWWWWWWL
LWWWWWWLEEE
输出:
11分制  第1局:9:2   第2局:9:2  第3局:6:1  
21分制  第1局:18:3  第2局:6:2 

 

思路:

1)检验输入,当遇到E就停止;

2)将E以后所有的及其E都删除;

3)11分制:将字符串划分成11,11,这样,然后开始计数,最后输出;

4)同样21分制----

代码分享:

package StringDemo;
//乒乓球比赛
//乒乓球比赛分为11分制和21分制,(得分达到了11分或者21分为赢一局)下面输入比赛的获胜情况,分别输出11分制和21分制的比赛结果
//其中输入数据中W代表甲得分,L代表乙得分,E代表输入结束,可以多行输入,并忽视E以后的内容。
//例如:
//输入:
//     WWWWWWWWWWWWWWWWWWWW
//     WWWWWLEEE
//输出:11分制 第1局: 11:0 第2局:11:0 第3局:3:1
//      21分制 第1局: 21:0 第2局:4:0
//输入:
//WWWWWWWLWLWWWWWWWWWWL
//LWWWWWWLEEE
//输出:
//11分制  第1局:9:2  
### 图像处理 乒乓球机器人比赛中的图像处理主要依赖于高帧率摄像头和先进的计算机视觉算法。这些摄像头通常以每秒数百甚至上千帧的速度捕捉比赛区域的动态,从而实现对乒乓球高速运动的精确跟踪。图像处理系统需要从视频流中提取关键息,例如球的位置、速度、方向以及旋转情况。 在实际应用中,系统会使用颜色割技术来识别乒乓球,因为大多数乒乓球为白色或黄色,与背景形成鲜明对比。此外,通过边缘检测和形态学操作,可以进一步优化球的定位精度。为了消除环境光的影响,有时还会采用红外光源和滤波器组合的方式进行增强[^2]。 ### 运动轨迹跟踪 一旦获取了图像数据,接下来就是对乒乓球的运动轨迹进行实时跟踪。这一步骤通常涉及卡尔曼滤波(Kalman Filter)或粒子滤镜(Particle Filter)等预测算法的应用。通过对球的当前位置和速度进行估计,系统可以在短时间内预测球的未来位置,并据此规划机器人的击球动作。 对于旋转球的处理,AI还需要析球表面纹理的变化,从而推断出球的自转状态。这种析有助于判断球在接触拍面后的反弹特性,进而提高预测的准确性。在某些高级系统中,还可能结合深度学习模型进行端到端的轨迹预测[^2]。 ### 机器人击球控 击球控是整个系统中最复杂的部之一,它不仅包括机械臂的运动控,还涉及击球策略的定。在硬件层面,机器人通常配备多自由度的机械臂,使其能够模仿人类选手的挥拍动作。为了实现精准的击球,控系统必须根据预测的球轨迹快速调整机械臂的姿态,并在最佳时机完成击球动作。 在软件方面,AI系统会基于当前局势选择合适的击球方式,例如正手快攻、反手削球或拉弧圈球等。这一决策过程通常由强化学习算法驱动,AI会在大量模拟比赛中不断优化其策略,最终达到接近甚至超越职业选手的水平。类似于DeepMind开发的AlphaGo,这类系统能够在战略和战术两个层面上做出决策:战略上析对手的强弱点并定长期对策;战术上决定每一次击球的具体方式,如正手或反手击球、旋转的强度等[^2]。 ```python # 示例代码:使用OpenCV进行乒乓球检测的基本流程 import cv2 import numpy as np def detect_ball(frame): # 转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义白色乒乓球的颜色范围 lower_white = np.array([0, 0, 200], dtype=np.uint8) upper_white = np.array([179, 20, 255], dtype=np.uint8) # 创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white) # 形态学操作去除噪声 mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) > 0: # 找到最大的轮廓 c = max(contours, key=cv2.contourArea) ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) if radius > 10: # 过滤小圆 return (int(x), int(y), int(radius)) return None ```
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